信息检索增强生成 (Retrieval-Augmented ...

最近，论文《Block-Attention for Efficient RAG》为检索增强 (RAG) 场景实现了一种块状注意力机制，Block-Attention，通过分块独立编码检索到的文档，使得模型无需重复编码计算已经在其他 query ...

近年来，随着大规模语言模型（LLM）在自然语言处理领域的迅猛发展，学术界和工业界对其推理能力的提升提出了诸多期望。中国人民大学的最新研究对检索增强生成（RAG）技术在提升LLM推理能力方面的有效性进行了深入探讨，揭示了其潜在的局限性——数据中的噪声可 ...

近期我们结束了一个RAG项目的开发，后续将不定期掉落RAG系列的复盘与实践。如有兴趣的读者，欢迎收藏文章和关注。你是某个企业的领域知识专家。这个月，你们公司的AI技术来通知你，你们公司会通过RAG技术，把企业的私有知识库搬进大模型。这样，以后和这个领 ...

随着人工智能和自然语言处理技术的迅猛发展，如何提高大语言模型（LLM）的推理能力成为了研究的热点。而最近来自中国人民大学的研究指出，检索增强生成（RAG）技术虽然在理论上能够提升LLM的推理能力，但在实际应用中，却可能因为输入数据的噪声而导致性能下降 ...

信息检索增强生成(Retrieval-Augmented ...

在近年来的人工智能领域，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的崛起引起了广泛关注。自2020年Facebook AI Research推出这一技术以来，RAG便成为了大语言 ...

RAG自2020年由Facebook AI Research推出后，一下子就窜红了。 毕竟，它是真的帮了大忙， 在解决大语言模型的“幻觉”问题上起到了关键作用。 如今 ...

现在正是多模态大模型的时代，图像、视频、音频、3D、甚至气象运动都在纷纷与大型语言模型的原生文本模态组合。而浙江大学及其计算机创新技术研究院的一个数十人团队也将结构化数据（包括数据库、数仓、表格、json 等）视为了一种独立模态。

RAG- 检索增强生成技术已经可以看作是大语言模型应用的核心技术之一，怎么理解 RAG 这项技术的价值和局限性呢？这篇文章里，作者做了梳理和总结 ...